处理 DateTime 列

pandas 默认会把日期时间列读取为 object 类型。以文本形式存储的日期不利于时间序列分析，因此需要将这些列转换为 datetime 数据类型。这样可以更灵活地处理 pandas 中的日期，并从中提取有用的特征。

另一个股票数据集（这次是 Apple）已加载为 apple。

本练习是课程的一部分

Python 中的异常检测

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练习说明

将 apple 的 Date 列转换为 datetime 列。
提取星期几，并存入名为 day_of_week 的新列。
提取月份数字，并存入名为 month 的新列。
提取每月的日期，并存入名为 day_of_month 的新列。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Convert the Date column to DateTime
apple['Date'] = ____

# Create a column for the day of the week
apple['day_of_week'] = ____

# Create a column for the month
apple['month'] = ____

# Create a column for the day of the month
apple['day_of_month'] = ____

print(apple[['day_of_week', 'month', 'day_of_month']])

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